1-es típusú hiba | Statisztika

1-es típusú hibát akkor követünk el, amikor a tanulmány hatást mutat ki, pedig valójában nincs. A kutatók elutasítják a nullhipotézist, pedig az valójában igaz.

Alfa formában kifejezve

Az α szimbólummal jelölt alfa-szintet a kutatók az 1. típusú hibák valószínűségének korlátozására állítják be. Az 1. típusú hiba elkövetésének valószínűségét az alfa-szint mutatja. A standard alfa-szint 0,05, ami a nullhipotézis helytelen elutasításának 5%-os kockázatát jelenti.

Az alfa-szint 0,05-ben történő beállításával a kutató határozottan elvetheti a nullhipotézist, és levonhatja a következtetést, hogy szignifikáns hatásról van szó, ha a statisztikai elemzésből származó p-érték e határérték alatt van. Fontos szem előtt tartani, hogy az alfa-szint egy rögzített küszöbérték, ezért a kutatóknak óvatosnak kell lenniük, hogy ne tekintsenek olyan eredményeket, amelyek alatta esnek, hogy gyakorlatilag szignifikánsak vagy jelentősek legyenek.

Ne feledd, a 0,05-ös szint inkább ökölszabály, mint tudatosan választott érték. Fontos a kutatási környezet, a lehetséges hibák következményei és az 1. típusú hibák elkerülése, valamint a valós hatások felismerése közötti egyensúly gondos felmérése a megfelelő alfa-szint kiválasztásakor.

Kompromisszum: Van, amit megnyersz, van, amit elveszítesz

Miért ne használnál nulla alfa-szintet, hogy ne forduljanak elő hibák? A 2-es típusú hibák (fals negatívak) nagyobb valószínűséggel fordulnak elő, ha az 1-es típusú hibákat alacsonyabb alfa-szint használatával csökkentjük, például nulla vagy 0,01 értékkel. A kétféle hiba közötti kompromisszum kiemeli, hogy mennyire fontos gondosan mérlegelni a kutatási eredmények következményeit és gyakorlati értékét a megfelelő alfa-szint meghatározásakor. A statisztikai következtetéshez alapos és kifinomult megközelítésre van szükség a helyes egyensúly megteremtéséhez.

Csökkentsd az I. típusú hibákat

A Type I-es hibaarány csökkentése kulcsfontosságú. A legtöbb tanulmányban az arány nincs kontroll alatt. A Type I-es hibák kockázata folyamatosan nő, a kutatók tudta nélkül. Könnyen kiszúrhatod, sőt, akár korrigálhatod is egy gyors számítással. Olvasd el, hogyan ismerheted fel és kezelheted a Type I-es hibákat ebben a bejegyzésben!

Bower, D. (2019), Orvosi statisztika az alapoktól: Bevezetés egészségügyi szakemberek számára (4. kiadás), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Az I. és II. típusú hibák, a statisztikai erő és a mintanagyság megértése. Acta paediatrica (Oslo, Norway : 1992), 105(6), 605–609. https://doi.org/10.1111/apa.13384